Addiction-Like Manifestations and Parkinson's Disease: A Large Single Center 9-Year Experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Characterize potential risk factors and the relationship of dopamine agonist (DA) withdrawal syndrome (DAWS), dopamine dysregulation syndrome (DDS), and impulse control disorders (ICDs) in Parkinson's disease (PD). METHODS: A retrospective chart review categorized cases into three groups: DAWS, DDS, and ICDs. RESULTS: A total of 1,040 subjects met inclusion criteria. There were 332 subjects with a history of tapering DAs and 26 (7.8%) developed DAWS. Fourteen (1.3%) and 89 (8.6%) met the criteria for both DDS and ICD. Subjects with DAWS, DDS, and ICDs had a higher baseline dose of DA, levodopa, and total dopaminergic medication (p < .05), compared to those without the three conditions. DDS was found to be related to the DAWS group (p < .001). When comparing to the PD population without DDS, younger age at onset of PD (p = .027), presence of DAWS (p < .001), ICDs (p = .003), and punding (p = .042) were all correlated with the DDS group, while male sex (p = .045), younger age at onset of PD (p < .001), presence of DAWS (p < .001), and presence of DDS (p = .001) and punding (p < .001) were related to the ICD group. CONCLUSIONS: There was a strong relationship between DAWS, DDS, and ICD in this large PD cohort. Dopaminergic therapy in a subset of PD patients was strongly associated with addiction-like behavioral issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».